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基于启发式规则与粒子群算法的微网多目标优化调度

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题的研究背景和意义第10-12页
        1.1.1 能源短缺问题日益严峻第10-11页
        1.1.2 新能源开发与利用技术日趋成熟第11页
        1.1.3 全球能源互联网第11-12页
    1.2 光伏和风力发电的优缺点第12-13页
        1.2.1 光伏的优缺点第12页
        1.2.2 风力发电的优缺点第12-13页
    1.3 分布式发电和微网的概况以及现状第13-15页
        1.3.1 分布式发电的概况及现状第13-14页
        1.3.2 微网的概况及现状第14页
        1.3.3 微网的经济调度第14-15页
    1.4 微网优化算法的研究现状第15-16页
    1.5 本文主要的研究思路和内容第16-18页
        1.5.1 本文研究思路第16-17页
        1.5.2 本文研究内容第17-18页
第2章 微网的结构以及数学模型第18-26页
    2.1 微网中的重要设备第18-21页
        2.1.1 风力发电机第18-20页
        2.1.2 微型燃气轮机第20页
        2.1.3 燃料电池第20-21页
    2.2 微网的数学模型第21-26页
        2.2.1 目标函数第21-23页
        2.2.2 约束条件第23-26页
第3章 满意度函数的确定以及粒子群算法的改进第26-32页
    3.1 满意度函数的确定第26-27页
        3.1.1 多目标函数单一化的必要性第26页
        3.1.2 利用隶属度函数使多目标函数单一化第26-27页
    3.2 粒子群算法的改进第27-32页
        3.2.1 基本粒子群算法第27页
        3.2.2 反向学习机制和精英策略第27-28页
        3.2.3 启发式规则第28页
        3.2.4 粒子群算法中的最劣粒子排斥第28-29页
        3.2.5 粒子群算法中的混沌扰动作用第29-30页
        3.2.6 算法的流程第30-32页
第4章 算例分析及结论第32-40页
    4.1 微网结构第32-33页
    4.2 算例数据及计算结果第33-39页
        4.2.1 优化后各电源出力情况及算法比较第33-37页
        4.2.2 优化后电压波动情况比较第37-39页
    4.3 结论第39-40页
第5章 总结与展望第40-42页
    5.1 总结第40页
    5.2 展望第40-42页
参考文献第42-45页
攻读硕士学位期间发表论文情况第45-46页
致谢第46页

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